Значение философии сознания Канта для современных исследований по искусственному интеллекту


Цитировать

Полный текст

Аннотация

С момента своего появления программа создания искусственного интеллекта опиралась на позитивистскую, антипсихологическую философскую парадигму, в которой чисто физикалистское описание процессов мышления предполагало адекватное моделирование их с помощью релевантных задачам и целям логических машин, например, Тьюринга (60-70-е годы). Оптимистические ожидания позитивных результатов сразу столкнулись как с собственно техническими трудностями, так и со сложностями чисто концептуального характера. Однако когда появилась насущная проблема философского пересмотра базовой парадигмы ИИ, теория сознания и мышления Канта всерьез не рассматривалась и подверглась критике в 90-е годы. С 2000-х годов мы видим впечатляющие успехи применения искусственных нейронных сетей с архитектурой глубокого обучения в области моделирования мышления и сложных биологических процессов. Казалось, что основная цель программы ИИ - достижения сильного ИИ, просто вопрос времени. Но непосредственная реализация концепции коннекционизма в работе с большими объемами ассоциативных и нечетких массивов информации оказалась в целом неэффективной в области представления интеллектуальных способностей сознания, особенно в репрезентации высокоуровневых знаний и точной обработке символьной информации, т.е. высших когнитивных способностей. Тогда же некоторые специалисты по ИИ и когнитивные философы обратились к философии сознания Канта, в которой была воплощена такая трансцендентальная организация макроархитектуры интеллектуальной системы, которая обладает действующей познавательной активностью, но не соответствует современным представлениям о различных механизмах обработки входных и выходных данных в когнитивной системе. Такое познание принципиально активно, поскольку оно является продуктом синтеза способности продуктивного воображения. Для выявления данной макроархитектуры применяется кантовский трансцендентальный метод, который состоит в том, что трансцендентальная архитектура любого сознания создается не в результате эмпирических исследований интеллектуальных человеческих способностей, функционирования мозговых процессов или достижений эволюционной биологии, а конструируется исходя из априорных условий самой возможности ее существования. Этот кантовский метод призван выявить априорную структуру сознания, изоморфную любому рационально познающему субъекту. В исследовании рассматривается то, что может предложить ИИ и когнитивным наукам философия Канта.

Об авторах

Анатолий Геннадьевич Пушкарский

Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта

Автор, ответственный за переписку.
Email: pushcarskiy@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6161-3941
SPIN-код: 6885-2093

аналитик Академии Кантиана Высшей школы философии, истории и общественных наук, Образовательно-научный кластер «Институт образования и гуманитарных наук»

Российская Федерация, Калининград, ул. А. Невского, д. 14

Список литературы

  1. Russell S, Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. Edinburgh: Pearson Education Limited; 2022.
  2. McCulloch WS, Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. In: Shannon CE, McCarthy J, editors. Avtomaty. Moscow: Inostrannaya literatura publ.; 1956. (In Russian).
  3. Churchland PS. Neurophilosophy: Toward a Unified Science of the Mind-Brain. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press; 1986. doi: 10.7551/mitpress/4952.001.0001
  4. Fodor Dzh, Pylyshyn Z. Connectionism and cognitive architecture: A critical analysis. In: Petrov VV, editor. Language and Intelligence. Moscow: Progress publ.; 1995. P. 230–313. (In Russian).
  5. Mccormick M. Questions about functionalism in Kant’s philosophy of mind: lessons for cognitive science. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence. 2003;15(2):255–266. doi: 10.1080/0952813021000055180
  6. Bryushinkin VN. “Critique of Pure Reason” and Methods of Building Intelligent Systems. Kantian Journal. 1989;1(14):72–81. (In Russian). EDN: YUQZLF
  7. Bryushinkin VN. Kant and “artificial intelligence”: models of the world. Kantian Journal. 1990;1(15):80–89. (In Russian). EDN: YUQZSD
  8. Kim H, Schönecker D, editors. Kant and Artificial Intelligence. Berlin/Boston: Walter de Gruyter GmbH; 2022.
  9. Friedman M. Kant and the exact sciences. Cambridge: Harvard University Press; 1992.
  10. Friedman M. A Parting of the Way: Carnap, Cassirer and Heidegger. Moscow: Kanon+ publ.; 2021. (In Russian).
  11. Evans R. The Apperception Engine. In: Kim H, Schönecker D, editors. Kant and Artificial Intelligence. Berlin/Boston: Walter de Gruyter GmbH; 2022. P. 39–103. doi: 10.1515/9783110706611-002
  12. Bettoni M. Kant and the Software Crisis: Proposals for Building Human-Centric Software Systems. Kantian Journal. 1995;1(19):131–137. (In Russian). EDN: WBASGL
  13. Schlicht T. Minds, Brains, and Deep Learning: The Development of Cognitive Science Through the Lens of Kant’s Approach to Cognition. In: Kim H, Schönecker D, editors. Kant and Artificial Intelligence. Berlin/Boston: Walter de Gruyter GmbH; 2022. P. 3–38. doi: 10.1515/9783110706611-001
  14. Mitchell M. Artificial Intelligence. A guide for thinking humans. London: Penguin; 2020.
  15. Gärdenfors P. Symbolic, Conceptual and Subconceptual Representations. In: Human and Machine Perception: Information Fusion. New York: Springer; 1997. P. 255–270. doi: 10.1007/978-1-4615-5965-8_18
  16. Kant I. Works in German and Russian. Vol. 2. Critique of Pure Reason: in 2 parts. Pt. 2. Moscow: Nauka publ.; 2006.
  17. Kant I. Works in German and Russian. Vol. 4. Critique of the Power of Judgment. Moscow: Nauka publ.; 2001.
  18. Kant I. Works in German and Russian. Vol. 2. Critique of Pure Reason: in 2 parts. Pt. 1. Moscow: Nauka publ.; 2006.
  19. Evans R, Bošnjak M, Buesing L, Ellis K, Pfau D, Kohli P, et al. Making sense of raw input. Artificial Intelligence. 2021;299:103521. doi: 10.1016/j.artint.2021.103521 EDN: GOBEQM
  20. Pearl J. The book of Why. The new science of cause and effect. London: Penguin; 2018.
  21. Bryushinkin VN. Kant and Artificial Intelligence: A Transcendental Analysis of World Models. Kantian Journal. 1991;1(16):84–89. (In Russian). EDN: YUQZYS
  22. Powers TM. Prospects for a Kantian Machine. IEEE Intelligent Systems. 2006;21(4):46–51. doi: 10.1109/MIS.2006.77

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».